Auf der Werkbank liegt etwas Neues: ein kleiner Ratgeber, der sagt, wann Waschmaschine und Trockner laufen sollten.

Die Idee dahinter ist, die Wäsche auf die Momente zu legen, in denen die Solaranlage mehr liefert, als das Haus gerade braucht — statt zu raten oder jedes Mal in einer App nachzusehen.

Bisher steht das Projekt ganz am Anfang. Wie das Gerät aussehen und wie es uns Bescheid geben soll, ist noch offen.

Die Kamera vor meinem alten Wasserzähler macht mehr als Bilder: Sie erkennt die Ziffern auf dem Zählwerk und macht daraus einen Zahlenwert.

Dahinter steckt ein quelloffenes Projekt namens AI on the edge device, das auf einer kleinen ESP32-Kameraplatine läuft. Die Erkennung passiert also auf der Platine selbst, nicht auf irgendeinem Server.

Von dort wandert der Wert über MQTT — ein schlankes Nachrichtenprotokoll für kleine Geräte — nach Home Assistant und liegt dort neben allen anderen Hausdaten.

Neues Projekt im Keller: Meinen rein analogen Wasserzähler lese ich per Kamera und Bilderkennung aus. So bekomme ich endlich Zahlen aus einem Gerät, das nie dafür gedacht war.

Die eigentliche Arbeit macht ein quelloffenes Projekt namens AI on the edge device auf einer kleinen Kameraplatine. Es schaut auf das Zählwerk und ermittelt die Ziffern.

Das Ziel dahinter ist schlicht: Wer weiß, wo das Wasser hingeht, kann als Erstes anfangen, weniger davon zu verbrauchen.

Das Auto steht genau in den Stunden in der Einfahrt, in denen das Dach am meisten liefert. Diese Übereinstimmung von Hand zu verwalten wäre schade.

Deshalb übernimmt mein Smart Home das Laden: Es nutzt den Solarstrom, der sonst ins Netz abwandern würde, statt zu beliebigen Zeiten Strom zu ziehen.

Spannend ist dabei vor allem die Entscheidungslogik — wie viel Überschuss reicht zum Starten, und was passiert, wenn eine Wolke vorbeizieht.

Überschüssigen Solarstrom ins Netz zu schieben lohnt sich bei unserer Vergütung kaum. Ihn selbst zu verbrauchen ist deutlich sinnvoller.

Mein aktuelles Experiment: den Warmwasserspeicher der Wärmepumpe als zusätzlichen Speicher für genau diesen Überschuss zu nutzen. Wasser hält Wärme gut, und Warmwasser brauchen wir ohnehin.

Eine Automation setzt die Zieltemperatur im Speicher abhängig davon, wie viel die Module gerade liefern. Sämtliche Daten liegen in Home Assistant, und die Wärmepumpe lässt sich fernsteuern — erst dadurch war das überhaupt machbar.

Bei Starkregen staute sich das Wasser in einem unserer Kellerlichtschächte so lange, bis das Fenster dem Druck nicht mehr standhielt und etwas davon ins Haus lief.

Wir hatten doppelt Glück: Jemand hat es sofort bemerkt, und der Regen hörte bald auf. Eine Warnung war es trotzdem — bei längerem Dauerregen könnte der Keller volllaufen.

Schächte und Fenster wirklich dicht zu bekommen ist die eigentliche Lösung und braucht Zeit. Als Zwischenschritt hängt jetzt ein Zigbee-Wassermelder unten, also ein kleiner Batteriesensor, der Alarm gibt, sobald er Wasser spürt.

Bisher lief mein 3D-Drucker völlig für sich allein. Jetzt taucht er in Home Assistant auf, also in der Software, über die bei uns im Haus alles zusammenläuft.

Dazwischen hängt OctoPrint, ein kleiner Server, der direkt mit dem Drucker spricht und die Infos weitergibt. Damit ist der Drucker kein Einzelgänger mehr.

Der Clip ist kurz, aber diese Lücke hat mich lange geärgert.

Schritt drei beim Wiegen der Gasflasche: Die Wägezelle braucht einen festen Sitz. So ein Bauteil ist im Grunde ein Metallstab, der Gewicht in ein elektrisches Signal übersetzt.

Also habe ich mir eine passende Halterung konstruiert und ausgedruckt. Sitzt der Stab schief, verbiegt er sich falsch und der Messwert taugt nichts.

Sieht unspektakulär aus, entscheidet aber darüber, ob der Rest überhaupt funktioniert.

Steht ein Auto zu dicht vor der Garage, geht das schnell für Tor und Fahrzeug schief. Mein Ziel war, dass sich das Tor in dem Fall gar nicht erst bewegt.

Dafür misst ein Ultraschallsensor den Abstand, ähnlich wie eine Einparkhilfe. Er hängt an einem kleinen Chip, den ich mit ESPHome eingerichtet habe, damit er ohne großen Programmieraufwand mit Home Assistant spricht.

Der Sensor sitzt draußen in einer gedruckten Halterung, und Home Assistant sperrt das Tor, solange etwas davorsteht. Halterung und Code habe ich veröffentlicht.

Zweiter Schritt beim Gasflaschen-Projekt: Aus den Einzelteilen wird etwas, das man testen kann.

Bis hierhin lagen die Bauteile lose auf dem Tisch. Ein Prototyp zwingt mich, Anordnung und Verkabelung festzulegen, bevor es um Genauigkeit geht.

Ab jetzt kann ich Gewicht drauflegen und sehen, ob die Idee überhaupt trägt. Erst danach lohnt es sich, über Genauigkeit und saubere Werte nachzudenken.

Der Auftakt zum Wiegen unserer Gasflasche ist wenig glamourös: Ich bereite die kleine Verstärkerplatine vor, die zur Wägezelle gehört.

Das Signal einer Wägezelle ist winzig. Erst der Verstärker macht daraus einen Wert, den ein Mikrocontroller lesen kann.

Ein paar Sekunden Löten und Kabel sortieren, und das erste Glied der Messkette steht. Unspektakulär, aber ohne diesen Schritt bleibt der Rest des Projekts blind.

Die Auto-Erkennung hat die Werkbank verlassen. Sie hängt jetzt an unserer Wallbox, in einer Halterung, die ich genau für diese Stelle gedruckt habe.

Von dort aus erkennt sie, ob ein Fahrzeug vor der Garage steht, und meldet das an Home Assistant.

Bauen ist das eine. Aber erst am endgültigen Platz mit echten Werten fühlt sich so ein Projekt fertig an.

Unsere Gasflasche verrät nicht, wie voll sie ist. Entsprechend geht sie meistens im ungünstigsten Moment aus.

Meine Idee: Sie auf eine Wägezelle stellen, also auf einen Sensor, der Gewicht in ein Signal übersetzt, und die Restmenge aus dem Gewicht ableiten.

Der Clip ist der Startpunkt des Projekts, noch bevor die ganzen praktischen Probleme auftauchten. Die kamen dann in den nächsten Schritten zuverlässig.

Vierter Schritt beim Garagen-Projekt: Die Halterung kam frisch vom Drucker direkt an die Wallbox.

Der Ultraschallsensor misst den Abstand über Schallimpulse und muss dafür stabil in Richtung Stellplatz zeigen. Wackelt die Halterung, schwanken die Werte grundlos.

Damit ist der Teil draußen erledigt und die Software kann übernehmen. Ab hier geht es nur noch darum, aus den Messwerten eine verlässliche Entscheidung zu machen.

Bevor gedruckt wird, muss die Halterung erst einmal am Rechner entstehen. Hier konstruiere ich das Teil, das den Ultraschallsensor an unserer Wallbox tragen soll.

Es muss den Sensor fest halten, in die richtige Richtung zeigen lassen und trotzdem an eine Fläche passen, die dafür nie vorgesehen war.

Das Konstruieren um vorhandene Technik herum dauert meist am längsten und sieht später niemand.

Zum ersten Mal läuft der Schneckendetektor als Gesamtsystem und nicht mehr als lose Einzelteile auf dem Schreibtisch.

Kamera, Erkennung und die Anbindung ans Smart Home greifen jetzt in einem Durchlauf ineinander, ohne dass ich zwischendurch etwas von Hand starte.

Genau dieser Moment, in dem aus Einzelteilen ein Ding wird, ist bei jedem Projekt mein liebster.

Der Schneckendetektor ist jetzt ein richtiges Gerät und kein Haufen Bauteile mit einem Plan daneben.

Alles steckt in einem Gehäuse, sodass ich das Ganze nach draußen tragen und im Hochbeet ausprobieren kann statt auf der Werkbank.

Ob er zuverlässig etwas erkennt, ist die nächste Frage. Erst einmal musste aus den Einzelteilen ein zusammenhängendes Gerät werden, das man auch anfassen kann.

Der drehbare Teil des Schneckendetektors hat sich zum ersten Mal bewegt. Die Kamera starrt jetzt nicht mehr auf einen festen Punkt, sondern kann das Beet abfahren.

Mit einer starren Blickrichtung würde ich immer nur einen Bruchteil der Fläche sehen. Erst die Drehung macht die Idee brauchbar.

Langsam und noch etwas zittrig, aber sie dreht sich.

Das passiert bei uns öfter als mir lieb ist: Das Garagentor steht stundenlang offen, weil einfach niemand mehr daran gedacht hat.

Jetzt meldet sich das Haus auf meinem Handy, sobald das Tor länger als eine Stunde offen ist. In der Meldung steckt gleich ein Knopf zum Schließen.

Keine App öffnen, kein Dashboard suchen. Einmal tippen und die Sache ist erledigt.

Nächster Schritt beim Schneckendetektor: ein Gehäuse, das sich selbst drehen kann.

Angetrieben wird es von einem Schrittmotor. Der dreht sich nicht einfach durch, sondern in kleinen, festgelegten Schritten, und genau deshalb findet die Kamera immer wieder dieselben Positionen.

So soll ein einziges Gerät das ganze Beet abdecken statt nur eine Ecke davon. Sonst bräuchte ich für jede Blickrichtung eine eigene Kamera.